盡管多尺度人臉特征提取已取得顯著進展，但在極端場景、效率平衡、跨域適配等方面仍面臨挑戰(zhàn)，這些問題限制了其在更復(fù)雜場景中的應(yīng)用，也是未來研究的重點方向。

極端尺度人臉的特征提取難題

當前方法對 “超小尺度”（如 < 16×16 像素）與 “超大尺度”（如 > 512×512 像素）人臉的處理仍存在局限。超小尺度人臉的像素信息極度有限，即使通過 FPN 融合深層語義，也難以彌補細節(jié)丟失，導(dǎo)致特征判別能力不足 —— 例如，監(jiān)控中 10 像素的人臉，僅能分辨大致輪廓，無法提取穩(wěn)定的身份特征，識別準確率不足 50%。超大尺度人臉則面臨局部特征冗余與計算量激增的問題：超大尺度人臉的特征圖分辨率高，需處理大量局部細節(jié)（如面部瑕疵、毛發(fā)），這些冗余信息可能干擾核心特征提?。煌瑫r，多尺度融合的計算量隨尺度增大呈指數(shù)級增長，在嵌入式設(shè)備上難以實時處理。

復(fù)雜干擾下的多尺度融合魯棒性不足

實際場景中，人臉常伴隨嚴重遮擋（如口罩、墨鏡）、極端光照（如逆光、強光）、模糊（如運動模糊）等干擾，這些干擾會破壞不同尺度的特征一致性 —— 例如，口罩遮擋導(dǎo)致小尺度人臉的關(guān)鍵區(qū)域（如嘴巴）丟失，多尺度融合時缺乏有效細節(jié)支撐；逆光場景下，大尺度人臉的局部區(qū)域過曝，深層語義特征出現(xiàn)偏差。當前多尺度融合方法雖結(jié)合注意力機制降低干擾，但對多重干擾疊加（如遮擋 + 逆光）的魯棒性仍不足，特征提取準確率較無干擾場景下降 30%-40%。

實時性與精度的平衡困境

多尺度特征提取的計算量顯著高于單尺度方法，尤其是深度融合策略（如 FPN+Transformer），需處理多尺度特征圖與復(fù)雜融合邏輯，導(dǎo)致實時性難以滿足部分場景需求。例如，在無人機航拍的實時人臉追蹤中，需同時處理數(shù)十個不同尺度的人臉，傳統(tǒng)多尺度方法的幀率不足 10fps，無法滿足實時追蹤需求；若通過簡化融合策略提升速度，又會導(dǎo)致精度下降，形成 “精度 - 速度” 的兩難困境。

跨域場景的尺度適配泛化差

當前多尺度方法多在特定數(shù)據(jù)集（如實驗室采集的正面人臉）上訓(xùn)練，對跨域場景（如從實驗室到野外、從正面到側(cè)臉）的尺度適配泛化能力差。不同場景的人臉尺度分布、干擾類型存在顯著差異 —— 例如，實驗室數(shù)據(jù)的人臉尺度集中在 128-256 像素，而野外數(shù)據(jù)的尺度分布更分散（20-512 像素）；模型在實驗室數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的多尺度策略，在野外場景中可能因尺度覆蓋不足或融合權(quán)重不當，導(dǎo)致性能大幅下降，跨域識別準確率降低 20%-30%。